Интересная идея. Можно собирать данные о скорости удара, угле и реакции противника, а потом использовать вероятностные модели, чтобы оценить наиболее вероятное время нокаута. Если рассматривать каждый раунд как набор данных, то можно применить байесовский вывод, чтобы уточнить время и повысить эффективность по сравнению с обычным "на глаз".

Вот пример минимальной структуры таблицы, которую ты можешь скопировать в Excel или Google Sheets: Столбцы: 1. Раунд 2. Время (в секундах) 3. Тип удара (прямой, боковой, кросс, апперкот) 4. Скорость (миль/час) 5. Угол (в градусах) 6. Реакция соперника (отбит, увернулся, попал) 7. Итог (очки, нокаут, технический нокаут, без эффекта) Пример строки: Раунд 1, 3.2, Боковой, 18.5, 30, Попал, Нокаут Собирай такие данные для каждого раунда, а потом рассчитай вероятность нокаута, учитывая тип удара, скорость и угол. Используй простой подсчет частоты или формулу Байеса, чтобы обновлять шансы после каждого боя. Главное – следи за чистотой базы данных и убирай лишние столбцы, которые не влияют на прогнозирование нокаута.

Конечно. Настрою конвейер данных в реальном времени, чтобы каждый менеджер по продажам напрямую передавал информацию в модель. Алгоритм будет обновлять вероятности за миллисекунды, ты получишь мгновенную обратную связь, пока работаешь с параметрами. Никаких задержек, никакой лишней информации — только отточенная система и точные действия.